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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明属于结构推演技术领域，公开了一种信息传播网络推演方法，包括收集节点感染的级联数据；收集网络中发生传播过程后产生的节点感染状态数据；利用互信息值衡量节点感染状态之间的关系；利用离散化后的互信息和最大生成树搜索方法为每一次传播过程产生候选树集合作为采样空间；以独立级联模型作为传播动力学模型并结合谣言中心的评估方法建立感染状态数据的似然函数；利用类吉布斯采样方法为每一次传播过程挑选一个最合适的树形结构；基于采样结果和似然比计算方法再次筛选剩余边；将筛选出的候选边和采样结果合并作为传播网络的推演结果。本发明利用感染状态数据对信息传播网络进行推演，从传播动力学模型的角度提高网络推演的准确性。
主权项：1.一种信息传播网络推演方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，收集网络中发生传播过程后产生的节点感染状态数据，得到感染状态数据集合后，向数据输入模块输入收集到的所述感染状态数据集合；步骤二，计算节点感染状态之间的互信息值；步骤三，利用离散化的互信息值和最大生成树搜索方法为每一次传播过程生成候选树集合作为采样空间；步骤四，以独立级联模型作为传播动力学模型并结合谣言中心的评估方法建立基于树形结构的感染状态数据似然函数；步骤五，利用类吉布斯采样方法为每一次传播过程采样出一个最合适的树形结构；步骤六，基于采样结果和提出的一种似然比计算方法再次筛选剩余边，将筛选出的候选边和采样结果合并作为传播网络的推演结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种信息传播网络推演方法、系统、介质、设备及终端
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